La IA física es un campo emergente que busca comprender el mundo físico, incluyendo conceptos como la gravedad, la fricción, la inercia y las relaciones espaciales. A diferencia de otros tipos de IA que se enfocan en el procesamiento del lenguaje o la visión, la IA física se centra en la interacción con el entorno real. Esto significa que, además de interpretar información sensorial, la IA física puede razonar sobre las leyes de la física y utilizarlas para tomar decisiones.
- Modelos Fundacionales del Mundo: La IA física utiliza modelos fundacionales del mundo para comprender el mundo físico. Estos modelos son entrenados con grandes cantidades de datos del mundo real, incluyendo video y simulaciones de escenarios físicos. Como resultado, pueden predecir cómo se comportarán los objetos en diferentes situaciones.
- Tokens: La IA física utiliza «tokens» que representan información del mundo físico. Estos tokens pueden ser generados a partir de diferentes fuentes de datos, incluyendo imágenes, texto y sonido, y luego se pueden usar para generar respuestas o acciones.
Importancia para los Robots
La IA física es crucial para el desarrollo de robots capaces de operar en el mundo real. Con la capacidad de entender y razonar sobre el mundo físico, los robots pueden realizar tareas que antes eran imposibles.
- Simulación y entrenamiento: La IA física permite la creación de simulaciones del mundo real, que pueden ser utilizadas para entrenar robots. Estas simulaciones son muy importantes ya que el aprendizaje basado en datos del mundo real puede ser costoso y limitado.
- Nvidia Omniverse y Cosmos: Nvidia utiliza Omniverse para construir entornos 3D precisos basados en información geoespacial y que renderizan en Cosmos para generar escenarios basados en la física, como condiciones de iluminación u objetos. Con Cosmos también se pueden generar datos sintéticos para el entrenamiento de IA. Estos datos pueden ser utilizados para entrenamiento con refuerzo y para validar modelos.
El Demo de Keon presentado Jensen Huang
El demo de Keon es un ejemplo de cómo se aplica la IA física en la robótica. Keon, en colaboración con Accenture y Nvidia, está utilizando IA física para mejorar la eficiencia de la gestión de almacenes. En su demo, se ve cómo un almacén se digitaliza usando la tecnología de Nvidia Omniverse para la creación de gemelos digitales. Los robots utilizan la información del gemelo digital y la IA física para operar de manera eficiente, y para tomar decisiones en un ambiente dinámico.
- Digitalización de almacenes: Los gemelos digitales de los almacenes permiten la creación de simulaciones detalladas en el que los robots pueden ser entrenados. También permite a los robots a simular situaciones de la vida real y evaluar diferentes escenarios antes de ejecutar una acción en el mundo real.
- Ejecución de tareas: La IA física permite a los robots de Keon percibir, razonar y actuar en el entorno del almacén. Los robots pueden percibir información de sensores, planificar sus movimientos, y evaluar el estado del entorno para hacer decisiones de manera autónoma.
Conclusión
La IA física es una tecnología clave para el futuro de la robótica, permite a los robots comprender el mundo físico, operar de manera autónoma y realizar tareas que antes eran imposibles. El demo de Keon es un ejemplo de cómo se puede aplicar la IA física para la automatización de almacenes y como el uso de gemelos digitales construidos en el Omniverse permiten mejorar el rendimiento de los robots, reducir costos y mejorar la eficiencia en una gran variedad de industrias.
Además de lo explicado en las fuentes, la IA física se considera la siguiente frontera de la IA, y muchos expertos opinan que va a ser clave en el desarrollo de la próxima generación de robots.
